Публикации по теме 'ensemble-learning'
XGBoost — Объяснение!
Цель состоит в том, чтобы дать подробное представление о реализации алгоритма XGBoost с минимальными математическими расчетами
XGBoost — один из наиболее часто используемых вариантов Gradient Boosting Machines, основанный на методе усиления ансамбля. Он был разработан Tianqi Chen и выпущен в 2014 году.
Многие начинающие аспиранты в области науки о данных недостаточно хорошо понимают реализацию XGBoost, чтобы использовать ее эффективно. Я постараюсь дать подробное объяснение того, как..
Преимущество ансамблевого обучения: больше, чем просто сумма его частей
Почему модель машинного обучения подала заявку на присоединение к ансамблю? Потому что он хотел быть частью чего-то большего!
В мире машинного обучения центральное место занимает ансамблевое обучение, когда несколько моделей взаимодействуют для получения удивительно точных прогнозов. В этой статье мы рассмотрим концепцию ансамблевого обучения, ее значение, методы и практические применения.
Почему ансамблевое обучение?
Ансамблевое обучение имеет преимущество по нескольким веским..
Пошаговое машинное обучение: Adaboost
AdaBoost, сокращение от Adaptive Boosting, представляет собой метод, который многократно комбинирует слабые классификаторы для создания мощного классификатора. В этом блоге мы рассмотрим особенности AdaBoost и узнаем, как он повышает точность классификации.
Прежде чем мы начнем изучать AdaBoost, давайте рассмотрим понятие повышения. Повышение — это общая стратегия ансамблевого обучения, которая объединяет множество слабых учеников, которые плохо справляются сами по себе, чтобы создать..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..